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kubernetes service 原理解析

在 kubernetes 中,当创建带有多个副本的 deployment 时,kubernetes 会创建出多个 pod,此时即一个服务后端有多个容器,那么在 kubernetes 中负载均衡怎么做,容器漂移后 ip 也会发生变化,如何做服务发现以及会话保持?这就是 service 的作用,service 是一组具有相同 label pod 集合的抽象,集群内外的各个服务可以通过 service 进行互相通信,当创建一个 service 对象时也会对应创建一个 endpoint 对象,endpoint 是用来做容器发现的,service 只是将多个 pod 进行关联,实际的路由转发都是由 kubernetes 中的 kube-proxy 组件来实现,因此,service 必须结合 kube-proxy 使用,kube-proxy 组件可以运行在 kubernetes 集群中的每一个节点上也可以只运行在单独的几个节点上,其会根据 service 和 endpoints 的变动来改变节点上 iptables 或者 ipvs 中保存的路由规则。

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kubernetes service 原理解析

在 kubernetes 中,当创建带有多个副本的 deployment 时,kubernetes 会创建出多个 pod,此时即一个服务后端有多个容器,那么在 kubernetes 中负载均衡怎么做,容器漂移后 ip 也会发生变化,如何做服务发现以及会话保持?这就是 service 的作用,service 是一组具有相同 label pod 集合的抽象,集群内外的各个服务可以通过 service 进行互相通信,当创建一个 service 对象时也会对应创建一个 endpoint 对象,endpoint 是用来做容器发现的,service 只是将多个 pod 进行关联,实际的路由转发都是由 kubernetes 中的 kube-proxy 组件来实现,因此,service 必须结合 kube-proxy 使用,kube-proxy 组件可以运行在 kubernetes 集群中的每一个节点上也可以只运行在单独的几个节点上,其会根据 service 和 endpoints 的变动来改变节点上 iptables 或者 ipvs 中保存的路由规则。

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vivo AI计算平台 Kubernetes集群Ingress网关实践

vivo 人工智能计算平台小组从 2018 年底开始建设 AI 计算平台至今,已经在 kubernetes 集群、以及离线的深度学习模型训练等方面,积累了众多宝贵的开发、运维经验,并逐步打造出稳定的基础容器平台 - AI 容器平台(VContainer)。为了支撑公司 AI 在线业务的发展,满足公司对算力资源的高效调度管控需求,需要将在线业务,主要包括 C 端、推理等业务,由原来的虚拟机或物理机迁移至 AI 容器平台。于是小组从 2020 年初开始,基于在线业务的需求对 AI 容器平台进行进一步建设,并将平台与公司的 CMDB、CICD 等基础模块进行打通,使在线业务能够顺利从虚拟机、物理机迁移至 AI 容器平台。

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